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近日，兰州大学收到国务院应对新型冠状病毒肺炎疫情联防联控机制综合组的感谢信。
信中对黄建平院士团队为疫情防控工作做出的贡献表示感谢，向在党和国家急需的时刻连续作战、不辞辛劳、甘于奉献参与疫情预测和评价工作的同志提出表扬。
信中表示，2022年5月以来，北京、江苏、安徽、甘肃等省市相继发生新冠肺炎聚集性疫情，兰州大学黄建平院士团队于5月17日—7月31日投入到新冠肺炎疫情的预测和评价工作，充分发挥疫情形势分析研判的优势，为上述地区疫情防控的快速决策提供了科学依据，为当地疫情现场处置提供了理论支撑。
全球新冠肺炎疫情暴发以来，黄建平院士带领团队以国家需求为己任，从专业角度出发，开发了世界上首个《新冠肺炎疫情全球预测系统》，为全球疫情发展及时提供科学预测预警信息，为政府制定管控措施、医疗资源分配、交通出行和社会经济活动提供了重要参考和科学依据。自上线以来，系统对国内历次突发新冠肺炎疫情的预测结果与实际疫情发展趋势基本一致（准确率88.5%）。
黄建平院士团队还荣获了科技部“全国科技系统抗击新冠肺炎疫情先进集体”。未来，团队继续不忘初心、牢记使命，发扬学科优势，做细做精预测预警，为探索出更适合经济发展、最大程度减少疫情对人民群众生活影响的防控措施贡献更多的力量。
此前，科技部也曾对黄建平教授带领的新冠肺炎预测团队颁发“全国科技系统抗击新冠肺炎疫情先进集体”奖状。
科技部“全国科技系统抗击新冠肺炎疫情先进集体”
并且，国务院应对新型冠状病毒肺炎疫情联防联控机制综合组也曾向多所奔赴抗疫一线的医疗团队致感谢信。
世界上第一个全球疫情预测系统
曾准确预测多地疫情
自全球新冠肺炎疫情暴发以来，由兰州大学西部生态安全省部共建协同创新中心主任黄建平教授组织带领中心团队，成功开发出具有兰州大学全部知识产权的“新冠肺炎疫情全球预测系统”。目前该系统的预测结果仅允许实名注册的用户浏览，供个人和研究使用。
这个系统有多厉害？
自上线以来，它曾准确预测河南、扬州、西安、莆田、厦门等地的疫情。
当时，兰州大学《新冠肺炎疫情全球预测系统》网站还以呼伦贝尔市突发疫情为例，首次发布了自己预测效果检验公式和预测准确率。
据报道，自2021年11月28日开始的呼伦贝尔市突发新冠肺炎疫情于2021年12月18日得到控制，单日新增确诊病例为零，本轮疫情累计确诊病例数为558人。疫情受控当日（2021年12月18日），系统的预测结果为：呼伦贝尔市本轮疫情累计确诊病例数为588人，累计确诊病例数的预测准确率为94.62%。
2021年1月31日，中国工程院院士钟南山也曾点赞：“兰州大学西部生态安全省部共建中心研发的‘全球新冠疫情预测系统’的预测是相当可靠的。”
据介绍，兰州大学的这套疫情预测系统“预测主要分为日常预测和突发疫情预测。日常工作包括针对全球190多个国家做的未来一天、一个月和两个季度的预测，每10天更新一次月预测和季节预测的数据。”
“系统是将气候预测中的统计——动力方法与流行病学模型相结合的预测系统，是跨学科知识融合的创新性成果。传统的流行病学模型仅适用于区域模拟和预测，而我们所建立的全球预测系统覆盖的空间范围更广，做的是全球预报。”黄建平教授说。
“新冠肺炎疫情全球预测系统”流程图
“新冠肺炎疫情全球预测系统”(GPCP)基于实时更新的流行病数据，对每个国家的逐日和季节性新增新冠肺炎发病数进行可靠预报。之前国外也有大学和相关机构推出过疫情预测系统，但他们只着眼于美国本土疫情的预测，同样的，国内也有其他学校对国内疫情进行预测，但是没有继续进行下去。“我们做的是一个全球的预测系统，并且是目前世界上唯一并且坚持做预测的系统。”
2021年6月8日，《国家科学评论》（National Science Review）在线发表了黄建平教授团队题为《新冠肺炎疫情的震荡暴发特征》“The oscillation-outbreaks characteristic of the COVID-19 pandemic”的最新成果，揭示了振荡中突变上行是全球新冠肺炎疫情传播的主要特征。其中此起彼伏的振荡主要受季节变化和病例上报滞后的影响，而短时突变则主要由人员聚集引起。这项成果为全球新冠疫情的科学建模和参数化提供了重要的理论根据。
黄建平院士团队主导
兰大预测系统的黄建平老师于2021年11月18日当选中国科学院院士。
黄建平院士 图源：百度百科
黄建平院士是南京信息工程大学（原南京气象学院）1978级大气探测专业校友。他在校期间勤奋学习，获得了大气探测和天气动力学双学位，是典型的“学霸级”人物。
黄建平院士本科毕业后，先后在中国科学院、兰州大学、北京大学完成了硕士、博士、博士后的学习，后回到西部，担任兰州大学大气科学学院院长。十多年的时间，建成教育部半干旱气候重点实验室、一带一路大气科学研究中心、西部安全省部共建协同创新中心，带出了一支坚守西部、服务国家的“黄大年”式的教学团队。
他们将统计-动力气候预测的先进技术与流行病模型相结合，综合考虑温度、湿度和政府管控措施等因素，利用大数据研判疫情发展趋势。
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